Prediction Machines

1. Yapay Zeka esasen daha ucuz tahminle ilgilidir

Tahmin, eksik bilgileri doldurma sürecidir. Tahmin, genellikle "veri" olarak adlandırılan sahip olduğunuz bilgileri alır ve sahip olmadığınız bilgileri üretmek için kullanır.

Yeniden tanımlanan zeka. Yapay Zeka, mevcut formunda insan zekasını kopyalamakla değil, tahmini daha ucuz, hızlı ve doğru hale getirmekle ilgilidir. Tahmin maliyetindeki bu değişim, bilgisayarların aritmetiği daha ucuz hale getirmesine benzer.

Yaygın uygulamalar. Tahmin ucuzladıkça, daha fazla yerde kullanacağız:

• Finansal işlemlerde dolandırıcılık tespiti
• Görüntülerden tıbbi teşhisler
• Dil çevirisi
• Otonom araç navigasyonu

Ekonomik etki. Tahmin maliyetinin düşmesi:

• Veri, yargı ve eylem gibi tamamlayıcı faktörlerin değerini artıracak
• İnsan tahmini gibi ikamelerin değerini azaltacak
• Beklenmedik alanlarda tahmin için yeni fırsatlar yaratacak

2. Tahmin makineleri insan yargısını tamamlar

Yargı, bir kararın her olası sonucuyla ilişkili göreceli getiriyi belirlemeyi içerir, "doğru" kararlarla ilişkili olanlar kadar hatalarla ilişkili olanları da içerir.

Gelişmiş karar verme. Yapay Zeka tahminde mükemmeldir, ancak insan yargısı hala önemlidir:

• Hedefleri ve ödülleri tanımlamak
• Tahminleri bağlam içinde yorumlamak
• Tahminlere ve diğer faktörlere dayalı nihai kararları vermek

İş bölümü. İdeal insan-Yapay Zeka işbirliği her birinin güçlü yönlerini kullanır:

• Yapay Zeka: Büyük veri setlerine dayalı hızlı, doğru tahminler
• İnsanlar: Yargı, yaratıcılık, empati ve nadir veya karmaşık durumlarla başa çıkma

Evrilen roller. Yapay Zeka geliştikçe, insan rolleri değişecektir:

• Rutin tahminlere daha az zaman
• Yargı, strateji ve kişiler arası görevlere daha fazla odaklanma
• "Ödül fonksiyonu mühendisliği" gibi yeni rollerin ortaya çıkması

3. Yapay Zeka araçları görevleri ve iş akışlarını dönüştürür

Görevlerin, tahmin makinelerinin nereye yerleştirilebileceğini görmek için ayrıştırılması gerekir.

Süreçlerin yeniden mühendisliği. Yapay Zeka uygulamak genellikle tüm iş akışlarını yeniden düşünmeyi gerektirir:

• Süreçleri bileşen görevlere ayırmak
• Tahminin görevleri nasıl geliştirebileceğini veya otomatikleştirebileceğini belirlemek
• Yapay Zeka yeteneklerinden yararlanmak için iş akışlarını yeniden tasarlamak

İş dönüşümü. Yapay Zeka işleri çeşitli şekillerde etkileyecektir:

• Artırma: İnsan yeteneklerini geliştirme (örneğin, muhasebeciler için elektronik tablolar)
• Daralma: Belirli iş bileşenlerini azaltma
• Yeniden yapılandırma: Belirli becerilere vurgu yapma

Yapay Zeka Tuvali. Görevlerde Yapay Zeka uygulamak için bir çerçeve:

1. Eylemi tanımla
2. Tahmini belirt
3. Yargı kriterlerini belirle
4. Sonuç ölçütlerini belirle
5. Girdi verilerini topla
6. Eğitim verilerini topla
7. Geri bildirim mekanizmaları kur

4. Veri Yapay Zeka için önemlidir, ancak her zaman stratejik bir varlık değildir

Veri edinmek genellikle maliyetlidir, ancak tahmin makineleri onsuz çalışamaz.

Veri türleri. Yapay Zeka üç tür veriye dayanır:

1. Eğitim verileri: İlk modeli oluşturmak için kullanılır
2. Girdi verileri: Tahminler için modele beslenir
3. Geri bildirim verileri: Zamanla modeli geliştirir

Veri ekonomisi. Veriye yatırım yaparken şunları göz önünde bulundurun:

• Azalan getiri: Her ek veri noktası genellikle daha az değer katar
• Ölçek ekonomileri: Bazı uygulamalar büyük veri setlerinden büyük ölçüde faydalanır
• Veri hendekleri: Benzersiz, özel veriler rekabet avantajları sağlayabilir

Stratejik değerlendirmeler. Veri her zaman uzun vadeli bir varlık değildir:

• Tarihsel veriler hızla önemini yitirebilir
• Yeni, ilgili veri üretme yeteneği genellikle daha değerlidir
• Bazı durumlarda, tahminleri satın almak veriye sahip olmaktan daha verimli olabilir

5. Yapay Zeka benimsemesi önemli ödünleşimler içerir

Bir Yapay Zeka aracını uygulamaktan gerçek bir fayda elde etmek, tüm iş akışını yeniden düşünmeyi veya "yeniden mühendislik" yapmayı gerektirir.

Hız vs. doğruluk. Yapay Zeka'nın daha hızlı uygulanması öğrenmeyi hızlandırabilir ancak riskleri artırabilir:

• Erken sürüm: Gerçek dünya geri bildirimi yoluyla daha hızlı iyileşme
• Gecikmeli sürüm: Daha kapsamlı test ancak daha yavaş ilerleme

Kişiselleştirme vs. gizlilik. Daha iyi tahminler genellikle daha fazla kişisel veri gerektirir:

• Geliştirilmiş kullanıcı deneyimi ve ürün performansı
• Veri güvenliği ve bireysel gizlilikle ilgili artan endişeler

Otomasyon vs. kontrol. Tam otomasyon verimlilik sunar ancak endişeleri artırır:

• Azaltılmış insan hatası ve daha hızlı karar verme
• İnsan denetiminin kaybı ve sistemik hatalar potansiyeli

Yenilik vs. düzenleme. İlerlemenin güvenlik ve etik kaygılarla dengelenmesi:

• Yapay Zeka geliştirme ve benimsemeyi teşvik etme
• Riskleri ve istenmeyen sonuçları hafifletme

6. Yapay Zeka iş sınırlarını ve stratejilerini yeniden şekillendirecek

Yapay Zeka, üç faktör mevcutsa stratejik değişime yol açabilir: (1) iş modelinde temel bir ödünleşim vardır; (2) ödünleşim belirsizlikten etkilenir; ve (3) belirsizliği azaltan bir Yapay Zeka aracı, ödünleşimin dengesini değiştirir, böylece optimal strateji ticaretin bir tarafından diğerine değişir.

Stratejik değişimler. Yapay Zeka iş modellerini kökten değiştirebilir:

• Temel ödünleşimleri değiştirme (örneğin, Amazon'un mağaza-sonra-gönder yerine gönder-sonra-mağaza potansiyel değişimi)
• Yeni ürün veya hizmetler sağlama
• Sektör sınırlarını yeniden şekillendirme

Organizasyonel etki. Yapay Zeka benimsemesi şunları gerektirebilir:

• Ekipleri ve hiyerarşileri yeniden yapılandırma
• Yeni yetenekler ve roller geliştirme
• Ortaklıkları ve dış kaynak kullanımı kararlarını yeniden düşünme

Rekabet dinamikleri. Yapay Zeka şunlara yol açabilir:

• Veri ağ etkileri nedeniyle kazanan hepsini alır pazarları
• Yerleşik endüstrileri bozan yeni katılımcılar
• Şirketler ve tedarikçileri veya müşterileri arasındaki güç dengesinde değişimler

7. Yapay Zeka'nın toplumsal etkileri dikkatli değerlendirme gerektirir

Yapay Zeka'nın yükselişi topluma birçok seçenek sunar. Her biri bir ödünleşimi temsil eder.

İş piyasası etkileri. Yapay Zeka muhtemelen şunlara neden olacaktır:

• Belirli sektörlerde kısa vadeli iş kaybı
• Zamanla yeni işler ve rollerin yaratılması
• Beceri taleplerinde ve eğitim gereksinimlerinde değişimler

Ekonomik eşitsizlik. Yapay Zeka gelir eşitsizliklerini artırabilir:

• Yapay Zeka sahipleri ve vasıflı işçiler arasında potansiyel servet yoğunlaşması
• Bazı işçilerin pazarlık gücünün azalması

Gizlilik ve güvenlik. Yaygın Yapay Zeka kullanımı şu endişeleri artırır:

• Veri toplama ve kullanım uygulamaları
• Gözetim ve manipülasyon potansiyeli
• Yapay Zeka destekli saldırılardan kaynaklanan siber güvenlik tehditleri

Etik değerlendirmeler. Toplum şunlarla mücadele etmelidir:

• Algoritmik önyargı ve adalet
• Yapay Zeka kararları için hesap verebilirlik
• Süper zeki Yapay Zeka'nın uzun vadeli varoluşsal riskleri

Politika zorlukları. Hükümetler şu alanlarda zor ödünleşimlerle karşı karşıya:

• Yapay Zeka geliştirme ve dağıtımını düzenleme
• Yeniliği tüketici korumasıyla dengeleme
• Yapay Zeka'nın işgücü piyasaları ve sosyal güvenlik ağları üzerindeki etkisini ele alma

Son güncelleme:: October 29, 2024